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當季後,我放棄追隨杜蘭特與數據分析
作為劍橋訓練的數據分析師,我曾相信直覺,直到發現杜蘭特的成功不在於傳奇,而在於統計模式。本篇揭開季後如何用Python模型解讀投籃選擇與進攻動態的真相。
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NBA 數據分析
數據驅動運動
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1 月前
為何90%籃球預測都失敗了
大多人相信天賦決定一切,但真正影響投籃精準度的,是那些看不見的變數:釋放時機、垂直起跳效率與跟進衰減。這不是關於數據,而是關於過程。
NBA選秀分析
隱藏變數
數據驅動運動
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1 月前
河流留下,湖人天花板幾何?
我們不關心河流是否愛湖人,而關心他的存在如何重塑球隊勝率。真正的價值不在得分,而在進攻空間、防守智商與節奏效率——這是一場用數據寫成的聖禮。
湖人中心
NBA 數據分析
數據驅動運動
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1 月前
當AI超越直覺:NBA勝率的靜默革命
一位布魯克林長大的數據科學家,用爵士、街球與貝氏邏輯重新解讀NBA勝率。這不是靠天賦,而是殘差的節奏——教練忽略的,正是那午夜代碼低語的真實。
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數據驅動運動
NBA預測模型
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1 月前
第六戰沒火,別上場:靜默天才的籃球真諦
塔佛·菲利普斯以數據為眼,看穿熱情的假象。第六戰的關鍵不在吶喊,而在21分鐘、7個籃板、40分的精準節奏——無虛飾,唯有真實。
NBA動態
籃球數據分析
數據驅動運動
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2 月前
樂透狀元真能取代樂透狀元?
以倫敦成長、劍橋訓練的數據科學家視角,剖析聖安東尼奧馬刺隊重建之路:真正決定勝負的不是希望,而是統計模型、球員深度與系統性驗證。
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NBA选秀策略
數據驅動運動
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2 月前
數字背後的靜默天才
他不靠炫技,而是以精準的數據解讀籃球的節奏。沃爾佛的24分表演不是運氣,是冷靜計算下的詩意——真正的智慧,藏在數據的縫隙之間。
勇士地帶
籃球數據分析
數據驅動運動
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2 月前
當模型說對時:從59到34的NBA選秀革命
NBA選秀第59順位竟能躍升至第34?不是靠傳聞或明星光環,而是貝氏模型精準計算潛能。數據不說謊,理性戰勝直覺,這是一場安靜的革命。
NBA選秀分析
數據驅動運動
貝氏模型
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2 月前
NBA三分球的隱藏密碼
為什麼90%的三分球預測都錯了?背後不是運氣,而是精準的數學:防守反應時間、投射窗口、出手角度與身體動量。讓我們揭開數據背後的真實機制。
勇士地帶
數據驅動運動
NBA三分球分析
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2 月前
法國球員為何打破NBA預測?
大多人以為法國新秀靠爆發力入選NBA,實則背後是空間智商、防守彈性與轉換效率。這不是運氣,而是數據驅動的系統性思維。
NBA選秀分析
NBA選秀
數據驅動運動
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2 月前